講演情報
[1Yin-B-12]ベイズ因果探索を用いた異常検知
〇不死原 大知1、石橋 圭介2 (1. NTT株式会社、2. 国際基督教大学)
キーワード：
異常検知、因果探索、ベイズ推定
異常検知は，産業分野にてシステムの安全性を維持するために重要な技術である．異常検知を行うためには，データ間の相関関係だけではなく，データ間の因果関係を表す有向非巡回グラフ(DAG)に基づく技術が必要である．従来の異常検知は観測データからDAGを一意に推定することを前提としていたが，その前提が成り立たない場合に精度が低下する問題があった．本研究では，観測データからDAGが一意に特定できない場合にも適用可能なベイズ因果探索を用いて，異常検知を行う手法を提案する．具体的には，Gumbel-Maxトリックを用いてDAGのサンプリングを行い，変分推論により正常データの因果を表すDAGの事後分布を推定する．異常検知時には，学習したDAGの事後分布から複数回サンプリングを行い，テストデータのDAGからの逸脱度を用いて異常検知を行う．また，合成データを用いた実験の結果を報告する．